ZeroR-baseline分類器

ZeroR分類器是一種最簡單的分類器，這種方法僅僅根據歷史數據統計規律，而選擇一種機率最大的類別做爲未知樣本的分類結果，也就是說對於任意一個未知樣本，分類結果都是同樣的。ZeroR分類器簡單的以多數類的類別（連續型數據使用簡單均值）做爲預測值。儘管這種分類器沒有任何的預測能力，可是它能夠做爲一種與其餘分類器的對比分類器。也就是說baseline performance。

算法描述：

爲數據集創建一個頻度表來選擇一個頻率最大的值。

例子：

模型：對於下面的數據集來講「Play Golf =Yes」 是ZeroR模型，精度爲：0.64

預測性能：屬性值也就是上面的預測指標（predictors）對於模型來講毫無貢獻度。這是由於ZeroR根本就沒有使用它們。

模型度量（Model Evaluation）

Confusion Matrix:

       yes    no

yes   9        0

no     5       0

因此預測精度爲：0.64